A medida que crecen los datos organizacionales, también aumenta su complejidad. Estas complejidades de los datos se convierten en un desafío importante para los usuarios empresariales. Los enfoques tradicionales de gestión de datos tienen dificultades para gestionar estas complejidades de datos, por lo que se requieren métodos avanzados de gestión de datos para procesarlos. Aquí es donde entran en juego las capas semánticas.
Una capa semántica sirve como puente entre la infraestructura de datos y los usuarios comerciales. Las capas semánticas garantizan la coherencia de los datos y establecen relaciones entre entidades de datos para simplificar el procesamiento de datos. Esto, a su vez, permite a los usuarios empresariales contar con inteligencia empresarial (BI) de autoservicio, lo que les permite tomar decisiones informadas sin depender de los equipos de TI.
La demanda de BI de autoservicio está creciendo rápidamente. De hecho, el mercado global de BI de autoservicio estaba valorado en 5.710 millones de dólares en 2023, y las proyecciones muestran que se expandirá a 27.320 millones de dólares en 2032.
Este artículo explicará qué es una capa semántica, por qué las empresas la necesitan y cómo permite la inteligencia empresarial de autoservicio.
¿Qué es una capa semántica?
Una capa semántica es un componente clave en la infraestructura de gestión de datos. Sirve como capa “superior” o de abstracción de un almacén de datos o una casa de lago, diseñada para simplificar las complejidades. A diferencia de un modelo de datos tradicional, una capa semántica proporciona una visión de los datos orientada al negocio. Admite el desarrollo de informes, el análisis y los paneles de control autónomos por parte de los usuarios empresariales.
Las capas semánticas permiten a las empresas:
- Obtenga conocimientos más profundos
- Toma decisiones informadas
- Mejorar la eficiencia operativa
- Mejorar la experiencia del cliente
Los usuarios pueden acceder fácilmente a los datos con una capa semántica sin preocuparse por las áreas técnicas. Hay muchos tipos de capas semánticas, cada una diseñada para un caso de uso específico. Una capa semántica también promueve la gobernanza de datos al proporcionar diccionarios de datos, permitir relaciones de datos y garantizar el cumplimiento de los datos.
Ahora que entendemos las capas semánticas, veamos cómo son la base de la inteligencia empresarial de autoservicio.
El papel de las capas semánticas en la BI de autoservicio
Las capas semánticas simplifican el acceso a los datos y desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento de la integridad y la gobernanza de los datos. Una capa semántica es un habilitador clave para la inteligencia empresarial de autoservicio en todas las organizaciones. Analicemos algunos de los beneficios clave de las capas semánticas en la BI de autoservicio.
Acceso a datos simplificado
Las capas semánticas traducen las estructuras de datos técnicos en términos amigables para los negocios. Esto facilita que los usuarios no técnicos naveguen y analicen datos de forma independiente. Los modelos semánticos permiten a los usuarios empresariales descubrir conocimientos rápidamente y tomar decisiones basadas en datos sin depender de los equipos de TI al ofrecer una interfaz intuitiva.
Empoderar a los usuarios empresariales
Con datos bien organizados y accesibles, los usuarios empresariales pueden crear sus propios informes y paneles, reduciendo la dependencia de TI. Este enfoque de autoservicio fomenta la toma de decisiones informadas y promueve un entorno empresarial más ágil.
Mejorar la calidad y la coherencia de los datos
Las capas semánticas ayudan a mantener la precisión de los datos, lo que conduce a lo siguiente:
- Validación de datos en tiempo real
- Métricas estandarizadas
- Cálculos precisos
Esta confiabilidad de los datos mejora la toma de decisiones y mejora la colaboración. También garantiza que todas las partes interesadas estén alineadas en los mismos conjuntos de datos.
Acelere el tiempo para obtener conocimiento
La integración de una capa semántica en la infraestructura mejora la precisión de los datos y acelera el análisis. Las organizaciones pueden responder rápidamente a los cambios del mercado con datos confiables, mejorando el tiempo de comercialización y la toma de decisiones. Esta agilidad permite a las empresas seguir siendo competitivas al realizar ajustes más rápidos basados en datos en respuesta a las condiciones cambiantes del mercado.
Fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos
El acceso rápido a conocimientos consistentes y métricas estandarizadas ayuda a romper los silos de datos y fomenta la colaboración multifuncional. Los equipos pueden compartir informes rápidamente, mejorando el intercambio de conocimientos en toda la organización. Esta colaboración conduce a un enfoque más unificado para la resolución de problemas, con equipos diversos que contribuyen a una visión holística de los datos.
Por qué las empresas modernas necesitan capas semánticas
Como se mencionó anteriormente, las capas semánticas ayudan a democratizar los datos y eliminar la ambigüedad, fomentando la confianza en toda la organización. Las empresas que buscan seguir siendo competitivas ya están adoptando la capa semántica como un facilitador central. Una estrategia sólida de gestión de datos, impulsada por una capa semántica, agiliza las operaciones y respalda el crecimiento sostenible.
Sin una capa semántica, las empresas pueden enfrentarse a varios desafíos a la hora de utilizar sus datos de forma eficaz, entre ellos:
- Problemas de calidad y coherencia de los datos: Las definiciones de datos inconsistentes y las imprecisiones generan problemas de calidad de los datos. Esto puede ser una pesadilla para obtener información confiable. Las empresas pueden evitar problemas de calidad de los datos integrando una capa semántica sólida en sus operaciones de datos.
- Silos de datos: Los silos de datos son un problema común cuando los datos se almacenan en repositorios aislados y se vuelven ineficaces. Según un informe de S&P Global, el porcentaje de organizaciones afectadas por silos de datos varía. Las estimaciones oscilan entre el 39% y el 82%. Esto resulta en pérdida de ingresos y pérdida de tiempo.
- Procesos que requieren mucho tiempo: La extracción manual de datos requiere mucha mano de obra porque implica una amplia colaboración interdisciplinaria. Esto conduce a una pérdida de ingresos y de tiempo. Las capas semánticas pueden ahorrar este valioso tiempo al categorizar los datos y garantizar todos los medios necesarios para acceder a los datos.
El futuro de las capas semánticas y la inteligencia empresarial de autoservicio
Las capas semánticas se están volviendo esenciales para mejorar la productividad. Facilitan el acceso y la comprensión de los datos y ayudan a las organizaciones a obtener rápidamente información coherente y procesable.
A medida que crece la adopción de BI de autoservicio, las capas semánticas están evolucionando. En el futuro, se integrarán directamente en los almacenes de datos, sin estar vinculados a una herramienta de BI específica. Este cambio hará que los datos sean más accesibles y permitirá que los sistemas funcionen juntos de manera más fluida.
Las capas semánticas agilizarán el acceso a los datos y respaldarán decisiones más rápidas e inteligentes. Su crecimiento ayudará a las organizaciones a mantenerse ágiles y escalar de manera eficiente.
¿Quieres aprender más? Visite Unite.ai para conocer cómo las capas semánticas están dando forma al futuro de la inteligencia empresarial.
